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平心而论，这事不能怪万斯博士不够顶尖。
要知道，今天这座展厅里，坐着全世界小半个ai产业的智商天花板。
可把这几百号人的纯数学功底统统加在一起，也未必够得上李东一个打的。
所以李东随随便便偷换一个高维流形的概念，或者把他那套降维算法上的微分算子拆下来，重新包装进ai的黑话语境里，听上去就格外自洽，格外有第一性原理的降维打击感。
什麽“指纹要扔进正确的正交基底”，什麽“强行让针从谱的尾巴跃迁到谱头”。
句句符合直觉，字字切中痛点。
可你真要拿着这几句话回实验室调参落实，烧上三个月a100就会发现一个朴素的事实……
针要是他妈的知道怎麽自主跃迁去谱头，它还能叫针吗？
这就好比一位物理宗师告诉你，实现常温超导的诀窍，是在电子撞击晶格之前，先给它规划一条没有电阻的绝对平滑轨。
听的时候，醍醐灌顶，以为找到了发《nature》的捷径。
跑的时候，loss爆炸，连显卡都得烧冒烟。
……
而李东对此，毫无心理负担，毕竟李东也没骗人，只是给他们的路全是真的，但是没有细节而已。
他端着那杯早就凉透的咖啡，在偌大的展厅里，一个挨着一个地薅了过去。
在一家以sora类视频生成闻名的多模态公司展台前，他同对方的预训练负责人，切磋了一下“高维时序数据的流形展开”。
十分锺後，记忆宫殿的书架上多了一份文献。
【抛弃基於像素重建的视频生成范式，将其重构为可交互的world model（世界模型）：输入action，自回归预测next state，让agent在隐空间的“世界梦境”里，率先完成对现实物理法则的低成本试错与先验对齐。】
然後又在一家以模型可解释性研究出名的初创实验室那边，他同一位核心研究科学家，探讨了“高维隐空间内的稀疏结构”。
书架上又多了一份……
【模型内部的特征存在严重的polysemanticity，单个神经元往往身兼数职。】
【引入稀疏自编码器作为外挂字典，将纠缠的特征解耦成单义的线性组合，再沿着计算图回路，对大模型的幻觉或越狱行为执行定点编辑。】
再往後，是一位做非自回归生成架构的独角兽cto，聊的是“并行拓扑展开与采样收敛路径”。
灵感再次+1
【打破语言模型从左至右next-token prediction的强制因果约束。】
【将全局序列视为高斯噪声，引入diffusion架构全序列并行去噪，在迭代采样路径中，赋予模型在隐空间内反悔与自我纠错的非马尔可夫演化能力。】
一圈聊下来，记忆宫殿大厅里的临时书架，已经密密麻麻堆满了。
李东站在书架前，望着那一份份字迹崭新的文献，由衷地发出了一声感叹。
这些开源布道者，真是大好人啊。
而与此同时，展厅的各个角落里。
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